Seit dem überwältigenden Einzug von Big Data in die Finanzdienstleistungsbranche kämpfen Unternehmen oft mit komplexen und ungeordneten Daten in ihren Data Lake- und Warehouse-Umgebungen. Schlechte Datenqualität und mangelnde Standardisierung führen oft zu inkonsistenten oder irreführenden Datenanalysen. Data-Warehouses können aufgrund des Volumens und der Leistungsanforderungen nur grundlegende Einschränkungen der Datenintegrität umsetzen, sodass regelmäßige Überprüfungen unabdingbar sind. Darüber hinaus sind viele der derzeit auf dem Markt befindlichen Lösungen zur Überprüfung der Datenqualität (DQ) teuer, und es mangelt ihnen an Optimierung und Funktionalität.
Was wäre, wenn Sie die Kosten für die Datenprüfung senken und die Produktivität steigern könnten, ohne Leistungseinschränkungen hinnehmen zu müssen?
Mit der Virtusa Data Quality Checks (DQC) Framework-Lösung können Unternehmen kosteneffiziente DQ-Prüfungen mit einem erweiterbaren Framework unter Verwendung von Open-Source-Tools durchführen. DQC Framework enthält eine Reihe von Tools zur Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und basiert auf der beliebten, auf Python basierenden Open-Source-Datenvalidierung Great Expectations (GE). Unsere Lösung verwendet SQL-basierte Prüfungen für Data Lakes und Warehouses, sodass Benutzer Datenergebnisse und Fehler einsehen können. DQC rationalisiert die Verwaltung von Test-, Automatisierungs- und Planungsprozessen – ohne die teuren Lizenzgebühren, die mit kommerziellen ETL- (Extrahieren, Transformieren und Laden) und Governance-Tools verbunden sind.
Das Data Quality Checks (DQC) Framework von Virtusa bietet eine optimierte Datenstandardisierung und reduziert den Platzbedarf kommerzieller Tools. Unsere Lösung ist universell für alle Data Warehouses und Datenbanken einsetzbar und ist eine wertvolle Ressource für die Erkennung und Behebung von Datenqualitätsproblemen. Das DQC Framework ist außerdem einfach zu erlernen und zu bedienen und liefert in kurzer Zeit Ergebnisse.
Mit DQC erreichen Unternehmen:
- Einfache Implementierung von Datenqualitätsprüfungen für jede Datenbank
- Testautomatisierung und -planung – regelmäßige Datenprüfungen, um Anzeichen von Regression zu erkennen
- Durchführen von Unit- und End-to-End-Tests
- Datenergebnisse überwachen und Fehler beheben
- Reduzieren technischer Schulden in Datenpipelines
Das Data Quality Checks Framework modernisiert den Prozess der Datenqualitätsprüfung, sodass Unternehmen Daten kostengünstig standardisieren können.
- Automatisierte Datenprofilerstellung und optimierte Tests
- Automatisierte Dokumentations- und Testmanagementfunktionen
- Zeitplanung und Testorchestrierung in Verbindung mit Apache Airflow
- Bibliothek mit den Datenergebnissen
- Zeigt die Ergebnisse der Datenqualität und Fehler in Textdateien oder im HTML-Seitenformat zur Ansicht und Analyse an
- Umfangreiche Integrationsmöglichkeiten
- Fähigkeit zur Integration mit einer Vielzahl von Big-Data-Plattformen und -Umgebungen, einschließlich Spark, Databricks, AWS EMR (Amazon EMR), AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Slack, Airflow, Postgres, Notebooks und mehr.
- Steckbar und erweiterbar
Das Framework für Datenqualitätsprüfungen (Data Quality Checks, DQC) von Virtusa ist die kostensparende, anpassungsfähige Antwort auf die Herausforderungen Ihrer Datenqualität. Mit DQC erhalten Sie umfassenden Zugang zu einer erstklassigen Plattform für die Prüfung der Datenqualität, die sich hervorragend mit dem Tool Great Expectations und ähnlichen DQ-Plattformen auf dem Markt integrieren lässt. Unsere Lösung umgeht nachweislich Beschränkungen und setzt Hindernisse bei komplexen Datenprüfungsszenarien außer Kraft, sodass Benutzer ihre Datenqualitätsprüfungsprozesse innovativ gestalten und beschleunigen können.